package 集合;

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

public class No146LRU缓存机制 {

    /**
     * 运用你所掌握的数据结构，设计和实现一个  LRU (最近最少使用) 缓存机制 。
     * 实现 LRUCache 类：
     * LRUCache(int capacity) 以正整数作为容量 capacity 初始化 LRU 缓存
     * int get(int key) 如果关键字 key 存在于缓存中，则返回关键字的值，否则返回 -1 。
     * void put(int key, int value) 如果关键字已经存在，则变更其数据值；如果关键字不存在，
     * 则插入该组「关键字-值」。当缓存容量达到上限时，它应该在写入新数据之前删除最久未使用的数据值，从而为新的数据值留出空间。
     * 进阶：你是否可以在 O(1) 时间复杂度内完成这两种操作？
     * <p>
     * 示例：
     * 输入
     * ["LRUCache", "put", "put", "get", "put", "get", "put", "get", "get", "get"]
     * [[2], [1, 1], [2, 2], [1], [3, 3], [2], [4, 4], [1], [3], [4]]
     * 输出
     * [null, null, null, 1, null, -1, null, -1, 3, 4]
     * 解释
     * LRUCache lRUCache = new LRUCache(2);
     * lRUCache.put(1, 1); // 缓存是 {1=1}
     * lRUCache.put(2, 2); // 缓存是 {1=1, 2=2}
     * lRUCache.get(1);    // 返回 1
     * lRUCache.put(3, 3); // 该操作会使得关键字 2 作废，缓存是 {1=1, 3=3}
     * lRUCache.get(2);    // 返回 -1 (未找到)
     * lRUCache.put(4, 4); // 该操作会使得关键字 1 作废，缓存是 {4=4, 3=3}
     * lRUCache.get(1);    // 返回 -1 (未找到)
     * lRUCache.get(3);    // 返回 3
     * lRUCache.get(4);    // 返回 4
     *  
     * 提示：
     * 1 <= capacity <= 3000
     * 0 <= key <= 3000
     * 0 <= value <= 104
     * 最多调用 3 * 104 次 get 和 put
     */

    static class LRUCache {

        class Node {
            private Node last;
            private Node next;
            private int key;
            private int value;

            public Node(Node last, Node next, int val, int value) {
                this.last = last;
                this.next = next;
                this.key = val;
                this.value = value;
            }
        }

        private Map<Integer, Node> map;
        private int capacity;
        private int size;
        private Node head;//头节点
        private Node tail;//尾节点

        public LRUCache(int capacity) {
            this.map = new HashMap<>();
            this.capacity = capacity;
            this.head = new Node(null, null, -1, -1);
            this.tail = new Node(null, null, -1, -1);
            this.head.next = this.tail;
            this.tail.last = this.head;
        }

        public int get(int key) {
            Node node = this.map.get(key);

            if (node == null) {
                return -1;
            }

            node = this.removeNode(key);
            this.addFirst(node);

            return node.value;
        }

        public void put(int key, int value) {
            Node node = this.removeNode(key);
            if (node == null) {
                node = new Node(null, null, key, value);
            }
            node.value = value;
            this.addFirst(node);
        }

        private Node removeNode(int key) {
            Node node = this.map.get(key);
            if (node == null) {
                return null;
            }
            //头节点
            Node lastNode = node.last;
            //下节点
            Node nextNode = node.next;
            lastNode.next = nextNode;
            nextNode.last = lastNode;
            this.map.remove(key);
            this.size--;
            return node;
        }

        private void addFirst(Node node) {
            if (this.size == this.capacity) {
                this.removeNode(this.tail.last.key);
            }
            this.map.put(node.key, node);
            Node temp = this.head.next;
            this.head.next = node;

            node.next = temp;
            node.last = this.head;

            temp.last = node;
            this.size++;
        }

    }

    public static void main(String[] args) {
        No146LRU缓存机制.LRUCache n = new No146LRU缓存机制.LRUCache(2);
        n.put(1, 1);
        n.put(2, 2);
        System.out.println(n.get(1));
        n.put(3, 3);
        System.out.println(n.get(2));
        n.put(4, 4);
        System.out.println(n.get(1));
        System.out.println(n.get(3));
        System.out.println(n.get(4));
    }

}
